mindspore_lite.Context ====================== .. py:class:: mindspore_lite.Context(thread_num=None, inter_op_parallel_num=None, thread_affinity_mode=None, thread_affinity_core_list=None, enable_parallel=False) Context用于在执行期间存储环境变量。 在运行程序之前,应配置context。如果没有配置,默认情况下将根据设备目标进行自动设置。 .. note:: 如果同时设置thread_affinity_mode和thread_affinity_core_list,则thread_affinity_core_list有效,但thread_affinity_mode无效。 参数默认值是None时表示不设置。 **参数:** - **thread_num** (int,可选) - 设置运行时的线程数。默认值:None。 - **inter_op_parallel_num** (int,可选) - 设置运行时算子的并行数。默认值:None。 - **thread_affinity_mode** (int,可选) - 与CPU核心的线程亲和模式。默认值:None。 - **0** - 无亲和性。 - **1** - 大核优先。 - **2** - 小核优先。 - **thread_affinity_core_list** (list[int],可选) - 与CPU核心的线程亲和列表。默认值:None。 - **enable_parallel** (bool,可选) - 设置状态是否启用并行执行模型推理或并行训练。默认值:False。 **异常:** - **TypeError** - `thread_num` 既不是int类型也不是None。 - **TypeError** - `inter_op_parallel_num` 既不是int类型也不是None。 - **TypeError** - `thread_affinity_mode` 既不是int类型也不是None。 - **TypeError** - `thread_affinity_core_list` 既不是list类型也不是None。 - **TypeError** - `thread_affinity_core_list` 是list类型,但元素既不是int类型也不是None。 - **TypeError** - `enable_parallel` 不是bool类型。 - **ValueError** - `thread_num` 小于0。 - **ValueError** - `inter_op_parallel_num` 小于0。 .. py:method:: append_device_info(device_info) 将一个用户定义的设备信息附加到上下文中。 .. note:: 添加GPU设备信息后,必须在调用上下文之前添加CPU设备信息。因为当GPU不支持算子时,系统将尝试CPU是否支持该算子。此时,需要切换至带有CPU设备信息的上下文中。 添加Ascend设备信息后,必须在调用上下文之前添加CPU设备信息。因为当在Ascend上不支持算子时,系统将尝试CPU是否支持算子。此时,需要切换至带有CPU设备信息的上下文中。 **参数:** - **device_info** (DeviceInfo) - 实例化的设备信息。 **异常:** - **TypeError** - `device_info` 不是DeviceInfo类型。